Python入门
第一章 介绍
脚本语言是类似DOS批处理、UNIX shell程序的语言。脚本语言不需要每次编译再执行,并且在执行中可以很容易地访问正在运行的程序,甚至可以动态地修改正在运行的程序,适用于快速地开发以及完成一些简单的任务。在使用脚本语言时常常需要增的新的功能,但有时因为脚本语言本来就已经很慢、很大、很复杂了而不能实现;或者,所需的功能涉及只能用C语言提供的系统调用或其他函数——通常所要解决的问题没有重要到必须用C语言重写的程度;或者,解决问题需要诸如可变长度字符串等数据类型(如文件名的有序列表),这样的数据类型在脚本语言中十分容易而C语言则需要很多工作才能实现;或者,编程者不熟悉C语言:这些情况下还是可以使用脚本语言的。
在这样的情况下,Python可能正好适合你的需要。Python使用简单,但它是一个真正的程序语言,而且比shell提供了更多结构和对大型程序的支持。另一方面,它比C提供更多的错误检查,它是一个非常高级的语言,内置了各种高级数据结构,如灵活的数组和字典,这些数据结构要用C高效实现的话可能要花费你几天的时间。由于Python具有更一般的数据结构,它比Awk甚至Perl适用的范围都广,而许多东西在Python内至少和在这些语言内一样容易。
Python允许你把程序分解为模块,模块可以在其他Python程序中重用。它带有一大批标准模块可以作为你自己的程序的基础——或作为学习Python编程的例子。系统还提供了关于文件输入输出、系统调用、插座(sockets)的东西,甚至提供了窗口系统(STDWIN)的通用接口。
Python是一个解释性语言,因为不需要编译和连接所以能节省大量的程序开发时间。解释程序可以交互使用,这样可以可以很容易地试验语言的各种特色,写只用一次的程序,或在从底向上程序开发中测试函数。它也是一个方便的计算器。
Python允许你写出非常严谨而且可读的程序。用Python写的程序通常都比相应的C程序要短,因为如下几个理由:
高级的数据结构允许你用一个语句表达复杂的操作;
复合语句是靠缩进而不是用表示开始和结束的括号;
不需要变量声明或参量声明。
Python是可扩充的:如果你会用C语言编程就很容易为解释程序增加新的内置函数或模块,这样可以以最快速度执行关键操作,或把Python程序和只能以二进制码提供的库(如不同厂商提供的图形库)连接起来。当你变得确实很在行时你可以把Python解释器与用C写的应用相连接,把它作为该应用的扩展或命令语言。
Python的命名是由BBC的“Monty Python's Flying Circus”节目而得,与蟒蛇没有什么关系。

핫 AI 도구

Undresser.AI Undress
사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱

AI Clothes Remover
사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.

Undress AI Tool
무료로 이미지를 벗다

Clothoff.io
AI 옷 제거제

AI Hentai Generator
AI Hentai를 무료로 생성하십시오.

인기 기사

뜨거운 도구

메모장++7.3.1
사용하기 쉬운 무료 코드 편집기

SublimeText3 중국어 버전
중국어 버전, 사용하기 매우 쉽습니다.

스튜디오 13.0.1 보내기
강력한 PHP 통합 개발 환경

드림위버 CS6
시각적 웹 개발 도구

SublimeText3 Mac 버전
신 수준의 코드 편집 소프트웨어(SublimeText3)

뜨거운 주제











이 튜토리얼은 Python을 사용하여 Zipf의 법칙의 통계 개념을 처리하는 방법을 보여주고 법을 처리 할 때 Python의 읽기 및 대형 텍스트 파일을 정렬하는 효율성을 보여줍니다. ZIPF 분포라는 용어가 무엇을 의미하는지 궁금 할 것입니다. 이 용어를 이해하려면 먼저 Zipf의 법칙을 정의해야합니다. 걱정하지 마세요. 지침을 단순화하려고 노력할 것입니다. Zipf의 법칙 Zipf의 법칙은 단순히 : 큰 자연어 코퍼스에서 가장 자주 발생하는 단어는 두 번째 빈번한 단어, 세 번째 빈번한 단어보다 세 번, 네 번째 빈번한 단어 등 4 배나 자주 발생합니다. 예를 살펴 보겠습니다. 미국 영어로 브라운 코퍼스를 보면 가장 빈번한 단어는 "TH입니다.

이 기사에서는 HTML을 구문 분석하기 위해 파이썬 라이브러리 인 아름다운 수프를 사용하는 방법을 설명합니다. 데이터 추출, 다양한 HTML 구조 및 오류 처리 및 대안 (SEL과 같은 Find (), find_all (), select () 및 get_text ()와 같은 일반적인 방법을 자세히 설명합니다.

이 기사는 딥 러닝을 위해 텐서 플로와 Pytorch를 비교합니다. 데이터 준비, 모델 구축, 교육, 평가 및 배포와 관련된 단계에 대해 자세히 설명합니다. 프레임 워크, 특히 계산 포도와 관련하여 주요 차이점

Python의 통계 모듈은 강력한 데이터 통계 분석 기능을 제공하여 생물 통계 및 비즈니스 분석과 같은 데이터의 전반적인 특성을 빠르게 이해할 수 있도록 도와줍니다. 데이터 포인트를 하나씩 보는 대신 평균 또는 분산과 같은 통계를보고 무시할 수있는 원래 데이터에서 트렌드와 기능을 발견하고 대형 데이터 세트를보다 쉽고 효과적으로 비교하십시오. 이 튜토리얼은 평균을 계산하고 데이터 세트의 분산 정도를 측정하는 방법을 설명합니다. 달리 명시되지 않는 한,이 모듈의 모든 함수는 단순히 평균을 합산하는 대신 평균 () 함수의 계산을 지원합니다. 부동 소수점 번호도 사용할 수 있습니다. 무작위로 가져옵니다 수입 통계 Fracti에서

파이썬 객체의 직렬화 및 사막화는 사소한 프로그램의 주요 측면입니다. 무언가를 Python 파일에 저장하면 구성 파일을 읽거나 HTTP 요청에 응답하는 경우 객체 직렬화 및 사태화를 수행합니다. 어떤 의미에서, 직렬화와 사제화는 세계에서 가장 지루한 것들입니다. 이 모든 형식과 프로토콜에 대해 누가 걱정합니까? 일부 파이썬 객체를 지속하거나 스트리밍하여 나중에 완전히 검색하려고합니다. 이것은 세상을 개념적 차원에서 볼 수있는 좋은 방법입니다. 그러나 실제 수준에서 선택한 직렬화 체계, 형식 또는 프로토콜은 속도, 보안, 유지 보수 상태 및 프로그램의 기타 측면을 결정할 수 있습니다.

이 기사는 Numpy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn, Tensorflow, Django, Flask 및 요청과 같은 인기있는 Python 라이브러리에 대해 설명하고 과학 컴퓨팅, 데이터 분석, 시각화, 기계 학습, 웹 개발 및 H에서의 사용에 대해 자세히 설명합니다.

이 튜토리얼은 간단한 나무 탐색을 넘어서 DOM 조작에 중점을 둔 아름다운 수프에 대한 이전 소개를 바탕으로합니다. HTML 구조를 수정하기위한 효율적인 검색 방법과 기술을 탐색하겠습니다. 일반적인 DOM 검색 방법 중 하나는 EX입니다

이 기사는 Python 개발자가 CLIS (Command-Line Interfaces) 구축을 안내합니다. Typer, Click 및 Argparse와 같은 라이브러리를 사용하여 입력/출력 처리를 강조하고 CLI 유용성을 향상시키기 위해 사용자 친화적 인 디자인 패턴을 홍보하는 세부 정보.
